## ANALISIS SENTIMEN REVIEW DATA TWITTER KOMISI PEMILIHAN UMUM (KPU) MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Anna Risma Alifvia 1 , Usep Saprudin 2
STMIK Dharma Wacana Metro 12
Jl. Kenanga No.3, Mulyojati, Kec. Metro Barat, Kota Metro, Lampung E-mail : annarisma4@gmail.com 1 , usepkreatif@gmail.com 2

## ABSTRAK
Sosial  media  merupakan  sebuah  kekinan  tersendirinya  pada  keseharian  individu  terutama  pada  negeri ini, badan survei menjelaskan data terbarunya daru bulan Jnuari 2020 pemakai media sosial pada negeri ini  hingga 130  juta orang dengan oenetrasinya  meraih 49%. Salah satunya adalah  media social twitter KPU yang menjadi proses kegiatan update tentang komentar dalam suatu pengguna twitter di Indonesia. Penelitian ini difokuskan pada media sosial twitter guna untuk meriview komentar tentang KPU. Dalam menyelesaikan  permasalahan  penelitian  ini  dilakukan  crawling  data  untuk  mengetahui  respon  negatif, positif  dan  netral  dari  masyarakat  terhadap  KPU  melalui  media  social  twitter.  Untuk  menilai  sebuah penilaian  kritikan  pada  semua  media  mempunyai  persoalan  berbentuk  analisa  pada  penilaian  bisa dimaksudkan. Analisa sentimen berupa tahapan klasifikasi dokumen teks pada tiga kelas  meliputi kelas sentimen positif, negatif dan  netral.
Kata kunci : Twitter, Naïve Bayes, Rapid Miner

## ABSTRACTS
Social  media  is  a  trend  in  itself  in  the  daily  life  of  individuals,  especially  in  this  country,  the  survey agency  explained  its  latest  data  from  January  2020,  social  media  users  in  this  country  are  up  to 130 million people with an penetration of 49%. One of them is the KPU's twitter social media which is the process of updating comments on a twitter user in Indonesia. This research is focused on social media twitter in order to  review comments about  KPU.  In solving this research problem, data  crawling  was carried out to find out negative, positive and neutral responses from the public to the KPU through the social  media  twitter.  To  assess  an  assessment  of  criticism  on  all  media  has  problems  in  the  form  of analysis  on  the  assessment  can  be  intended.  Sentiment  analysis  in  the  form  of  text  document classification stages in three classes, namely good, negative and neutral sentiment classes.
Keywords: Twitter, Naïve Bayes, Rapid Miner.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  internet  sekarang telah  jadi  keperluan  dari  berbagai  kalangan penduduk,  karena  internet  dapat  di  akses dimana  serta  kapanpun.  Pada  masa  canggih sekarang  teknologi  sudah  sangat  penting  bagi seseorang.  Adanya  teknologi  masyarakat  bisa mengakses  apapun  dengan  menggunakan internet, salah satunya media sosial. Perkembangan  jaringan  yang  makin  menaik pada  pemakaian  sosial  media  serta  maju  saat ini  dapat  menjembatani  masyarakat  untuk
berekspresi  dan  beropini  secara  bebas  namun tetap  pada  batasan  sesuai  Pasal  27ayat  3  UU ITE  mengatakan  tidak  membolehkan  semua individu  dengan  disengaja  serta  tidak  adanya menjalankan serta mentranmisikan dari jaringanya. Informasi kecanggihan serta dokumen elektronik serta mempunyai kemampuan  perbuatan  tidak  menyenangkan bagi seseorang.
Media  sosial  merupakan  sebuah  trend  pada keseharian  penduduk  terutama  di  indonesia, badan  survey  menerangkan  data  terbarunya dari  bulan  januari  2020  pemakai  media  social
pada  negara  ini  hingga  130  juta  pengguna dengan  penetrasinya  hingga  49%.  Riset  dari Data  Reportal  memperlihatkan  jika  total pemakai  media  sosial  pada  negara  ini  hingga 191,4  juta  Dari  Januari  2022.  Salah  satunya adalah media social twitter KPU yang menjadi proses kegiatan update tentang komentar dalam suatu pengguna twitter di Indonesia. Penelitian ini  difokuskan  pada  media  sosial  twitter  guna untuk meriview komentar tentang KPU. Dalam menyelesaikan  permasalahan  penelitian  ini dilakukan  crawling  data  untuk  mengetahui respon  negative,  positif  dan  netral  dari masyarakat.  Penjelasan  KPU  melalui  media social twitter.
Analisis  sentimen  atau  bisa  disebut  juga  opini mining merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung  dalam  suatu  kalimat  apakah beropini  positif,  negatif  dan  netral.  Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang sangat cocok  digunakan  untuk  analisis  sentimen karena  algoritma  ini  merupakan  metode klasifikasi kedalam kategori positif, negatif dan netral.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasi  sentimen  pada  data  tweet dengan  metode  Naïve  Bayes  untuk  analisis sentimen pada media social twitter KPU

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Metode Pengumpulan Data
a. Observasi
Observasi adalah salah satu metode pengumpulan data dengan cara mengamati data yang  akan  digunakan.  Observasi  dilakukan dengan cara pengamatan langsung yang diakses pada  media  sosial  twitter  KPU  untuk mengetahui  tweet-tweet  yang  ditulis  oleh pengguna twitter. Data tersebut bertujuan untuk memberikan  gambaran  mengenai  data  yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## b. Crawling Data Twitter
Proses  crawling  pada  twitter  menggunakan aplikasi  Rapidminer.  Dengan  terlebih  dahulu melakukan  pengambilan  data  pada  Twitter Developer.  Analisis  sentimen  pada  penelitian ini dibatasi pada media social twitter KPU, dan data disimpan dalam bentuk excel.

## c. Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang diterapkan  sebagai  Teknik  yang  membangun mode  klasifikasi  (pengelompokan)  dari  data twitter KPU yang memanfatkan teori probabilitas dan statistic bahwa semua kegiatan memberikan  sebuah  kontribusi  yang  sama penting atau saling bebas pada pemilihan kelas tertentu.  Dalam  penelitian  ini  metode  Naive Bayes digunakan untuk pengkategorian  sebuah pendapat atau opini  masyarakat terhadap suatu masalah, apakah cenderung berkategori positif, negative dan netral.

## d. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  Teknik  untuk mendeteksi  sebuah  opini  terhadapat  suatu objek  (misalnya  individu,organisasi  atau produk).  Tugas  analisis  sentimen  pada penelitian ini mengolah berbagai macam opini masyarakat melalui media social twitter. Pada analisis  sentimen  terdapat  3  jenis  opini,  yaitu opini positif, opini negatif dan opini netral.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Pengujian
Data  disiapkan  kemudian  diolah  melalui aplikasi Rapidminer, dalam penelitian ini data yang  akan  diolah  adalah  data  teks  dari  tweet yang  ada  di  sosial  media  twitter  yang berhubungan  dengan  Kpu.  Data  tersebut dimasukkan  ke  dalam  file  excel  yang  diberi nama newdataset3.csv. Kemudian data tersebut  diload  kedalam  aplikasi  Rapidminer untuk  diolah  lebih  lanjut.  Berikut  contoh sebagian data tweet.
Gambar 1. Data Tweet
3.2 Proses Naïve Bayes pada aplikasi
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  adalah mengklasifikasikan label  negative, positif dan netral pada komentar twitter KPU menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik.  Pada tahapan  ini  dilakukan  validation  pada  metode algoritma Naïve Bayes.
Gambar 2. Proses modeling Algoritma Naïve Bayes

## 3.3 Hasil dari Data View
Hasil  ini  yaitu  sheet  Result  Perspective  untuk menampilkan  data  yang  sudah  diolah  secara lengkap oleh sentiment yang sudah ditentukan, data  ini  hanya  Sebagian  saja  yang  di  capture. Berikut ini gambar data view.
Gambar 3. Data View

## 3.4 Hasil Crawling
Dari  hasil  crawling  menghasilkan  1000  data tweet. Kemudian dilakukan filtering dari 1000 data  sehingga  menghasilkan  455  data  tweet dengan  pemilihan  Bahasa  Indonesia.  Setelah melalui  tahap  klasifikasi  di  dapat    data  yang mengandung  sentimen  negative  sebanyak  0, sentimen  positif  sebanyak  5  data  dan  yang mengandung  sentimen  netral  sebanyak  450
data.
Gambar 4. Hasil Crawling

## 3.5 Visualisasi Sentimen
Terlihat  pada  gambar  5  terdapat  sentimen netral  450,  sentimen  positif  5  dan  sentimen negatif 0.
Gambar 5. Visualisasi Sentimen

## 4. KESIMPULAN
Sesuai kesimpulan analisa serta penilaian yang sudah dikerjakan jadi bisa disimpulan ialah :
1. Algoritma Naïve Bayes cukup baik dipakai untuk  tahapan  penjelasan  twitter  serta diperlukan pada system analisa penilaianya 2. Metode Naïve Bayes cukup baik digunakan  untuk  klasifikasi  tweet  pada sistem analisis sentiment
3. Pelaku  KPU  dapat  menemukan  data negatif,  positif  dan  netral  dari  cara mengkaji  data  memakai  algoritma  Naïve bayes.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Armanto,  Rully,  dan  Muji  Gunarto.
2022.  "Analisis  Kesan  Media Sosial terhadap Jualan Perumahan:  Kajian  Empirikal Penggunaan Pengiklanan Facebook dan Instagram." Jurnal Perniagaan, Pengurusan dan Ekonomi 3(1): 45–55.
[2].  Fauziyyah, Anni Karimatul. 2020.
“Analisis  Sentimen  Pandemik Covid19 Di Penstriman Twitter Dengan Python Perlombongan  Teks.”  Jurnal Saintifik SINUS 18(2): 31.
[3].  Hernawati,  Hernawati,  dan  Windu  Gata
Kedua. 2019. “Analisis Sentimen  Operasi  Tangkap Tangan Kpk Mengikut Komuniti Menggunakan Algoritma Mesin Vechtor Sokongan, Nave Bayes, Berdasarkan  Pengoptimuman Particle Swarm.” Faktor Exacta 12(3): 230.
[4].  Sidiq,  Renaldy  Permana,  Budi  Arif
Dermawan, dan Yuyun Umaidah.  2020.  “Analisis Sentimen Komen Toksik pada Kumpulan Facebook Permainan Dalam Talian Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes.” Jurnal Informatik Universiti Pamulang 5(3): 356. [5].  Sudiantoro,  Adhi  Viky  et  al.  2018. "Analisis  Sentimen  Twitter Menggunakan  Perlombongan Teks Dengan Algoritma Pengelas Naive Bayes." Dinamik  Informatik  10(2): 398–401.